Вышла в свет книга Б.И.Нигматулина и В.А.Пивоварова «Реакторы с тяжелым жидкометаллическим теплоносителем. История трагедии и фарса». Подробнее 

Рассмотрим возможную схему модели применения МАИ для численного выполнения SWOT анализа.

С помощью МАИ выполняется систематическая оценка SWOT-критериев и их ранжирование. 

Таким образом можно получить численное выражение для ранжирования стратегий. По мере исполнения стратегии следует повторять ранжирование с учётом соотношения с реальными успехами в реализации выбранной стратегии.

По аналогии с этой моделью можно построить модель для управления рисками при выборе стратегий или проектов в соответствии с моделью «Декомпозиции Рисков (Risk Breakdown Structure[1])». Применение модели декомпозиции рисков вместе с моделью SWOT позволяет более полно рассмотреть задачу ранжирования стратегий и / или проектов. Конечно, для решения конкретной задачи могут потребоваться дополнительные критерии, а часть критериев может оказаться избыточной. Невостребованные можно удалить, а кажущиеся недостающими, прежде чем добавить, необходимо проверить на независимость с уже имеющимися.

Результаты ранжирования могут выглядеть следующим образом:

Рисунок 23 Комбинированная панель итогового ранжирования

 

Рисунок 24 Попарное ранжирование альтернатив в отношении сильных, слабых сторон (Strengths, Weaknesses), а также возможностей и угроз (Opportunities and Threats)

Рисунок 25 Модель декомпозиции рисков в отношении проектов и стратегий

Перевод к Рис. 23; жирным шрифтом выделены критерии верхнего уровня

Technical Risks	Технический риск
Requirements Specification	Технические Требования
Technology	Технология
Complexity and Interfaces	Сложность и интерфейсы
Performance	Представление
Reliability	Надежность
Quality	Качество
Safety	Безопасность
Security	Секретность
Management Risks	Управление Рисками
Strategy	Стратегия
Organization	Организация
Project Management	управление проектом
Resources	Ресурсы
Communication	Общение
Information	Информация
Health, Safety, Environment	Здоровье, Безопасность, Окружающая Среда
Commercial Risks	Коммерческий риск
Contractual	Договорной
Financial	Финансовый
Regulatory	Нормативный
Consents	Риски несогласия
Reputation	Репутационный
Market	Рыночный

i.     МАИ для решения задач FMEA

Ещё одна важная область, где накоплен опыт применения МАИ для управления рисками – это FMEA[2]‑ анализ. технология анализа возможности возникновения и влияния дефектов на потребителя. FМЕА проводится в основном для разрабатываемой продукции и процессов с целью снижения риска потребителя от потенциальных дефектов.

Этот инструмент управления качеством используется для ранжирования и управления рисками. Данный подход предназначен для предупреждения и ослабления влияния возможных дефектов (отказов) как продукции (конструкции), так и процессов потребителя.

Поскольку ИСО 9000:2000 посвящены процессному подходу к реализации проектной деятельности, для исследования как технологических, так и процессов системы менеджмента качества (СМК), особенно на стадии разработки СМК, для внедрения мониторинга и измерения этих процессов становится необходимым использование методологии FMEA-анализа. С помощью данного метода можно идентифицировать наиболее критические процессы и определить критические точки СМК в целом.

Метод анализа иерархий позволяет трактовать основные оцениваемые в рамках FMEA параметры (тяжесть последствий – S, severity; вероятность или частоту наступления – O, occurrence; вероятность или возможность обнаружения – D, detectability; приоритетное число риска (ПЧР) – risk priority number, RPN) как критерии, а установки или процессы – в качестве альтернатив.

Так, например, в статье «Приоритизация рисков с использованием МАИ − учебный пример[3]» приведён результат ранжирования угроз отказов для паровой турбины путём составления обратно‑симметричной матрицы попарных сравнений и дальнейшего нормирования её.

Матрица попарных сравнений

Отказ	МО	ВВ	ТОП	ТПТ	СОВ	Град	БЗОК	ДНД
Маслоохладительr	1	1/3	1/3	1/3	2	3	1	4
Вибрация вала	3	1	3	1/3	3	3	4	4
ТОПП[4]	3	1/3	1	1/2	2	3	3	4
ТПТ[5]	3	3	2	1	3	4	4	4
СОВ[6]	0,5	1/3	0,5	1/3	1	3	3	3
Градирня	1/3	1/3	1/3	0,25	1/3	1	3	3
БЗОК[7]	1	0,25	1/3	0,25	1/3	1/3	1	3
ДНД[8]	0,25	0,25	0,25	0,25	1/3	1/3	1/3	1
SUM	12,1	5,8	7,75	3,25	12	17,7	19,3	26

После нормирования матрица получаем следующие значения:

Отказ	МО	ВВ	ТОП	ТПТ	СОВ	Град	БЗОК	ДНД	Вес
Маслоохладитель	0,0827	0,0571	0,0430	0,1025	0,1666	0,1698	0,0517	0,1538	0,1034
Вибрация вала	0,2482	0,1714	0,3870	0,1025	0,25	0,1698	0,2068	0,1538	0,2112
ТОПП[9]	0,2482	0,0571	0,1290	0,1538	0,1666	0,1698	0,1551	0,1538	0,1542
ТПТ[10]	0,2482	0,5142	0,2580	0,3076	0,25	0,2264	0,2068	0,1538	0,2706
СОВ[11]	0,0413	0,0571	0,0645	0,1025	0,0833	0,1698	0,1551	0,1153	0,0986
Градирня	0,0275	0,0571	0,0430	0,0769	0,0277	0,0566	0,1551	0,1153	0,0699
БЗОК[12]	0,0827	0,04285	0,04301	0,07692	0,02777	0,01886	0,05172	0,11538	0,05741
ДНД[13]	0,0206	0,04285	0,03225	0,07692	0,02777	0,01886	0,01724	0,03846	0,03438
SUM	1	1	1	1	1	1	1	1

Таким образом было проведено обследование с целью определения вероятности отказов различных машин/ оборудования, которые могут произойти на тепловой электростанции в компании Jaiswal Neco Industries Limited, Райпур. Стало известно много факторов неудачи, из которых выделяются некоторые основные критические факторы, для которых проводится анализ AHP. Из проведенного обследования было установлено, что температура подшипника турбины, вибрация вала, проблема в градирне являются основными проблемами, которые должны быть приняты во внимание.

ii.     МАИ для решения задач BOCR

Метод анализа иерархий позволил существенно расширить понятие эффективности. Удалось обогатить популярный критерий эффективности проектов в виде пары «выгоды (Benefits)» / «издержки (Costs)» − критерий B/С ещё на пару позиций «возможности (Opportunities)» / «риски (Risks)». Новый критерий получил название BOCR (Benefits – Opportunities / Costs – Risks). На первых позициях этого критерия фигурируют положительные аспекты (выгоды и возможности), а за ними, после знака дроби, отрицательные (издержки и риски). Применение BOCR расширяет поле деятельности экспертов, поскольку в дополнение к двум прежним иерархическим моделям – выгод и издержек – появилась возможность построить и заполнять экспертными знаниями еще две модели – возможностей и рисков. Сформированные информационные модели позволяют как исследователю, так и лицу, принимающему решение (ЛПР), гораздо шире взглянуть и всесторонне сравнить альтернативные проекты и/или варианты их реализации.

Рассмотрим опубликованную на сайте SuperDecisions[14] модель[15],.

Это решение касается той же задачи, которая рассмотрена в п. iii «Пример Метод использования МАИ и SWOT анализа стратегии компании».

Альтернативные стратегии развития (варианты развития ЯЭС):

Shut down	Закрытие всех атомных станций (немедленное закрытие всех существующих станций, никаких новых станций или блоков);
Phase Out	Поэтапный отказ от всех атомных станций – никаких новых станций, текущие лицензии не возобновляются, работающие блоки выводятся из эксплуатации в течение следующих 20 лет;
Status Quo with Some Growth	Статус-кво (только новые блоки на замену выводимым из эксплуатации);
Increased Investment	Увеличение инвестиций в атомные станции – значительное финансирование, направленное на быстрое развитие новых атомных станций и мощностей.

Легко заметить, что стратегия «Отказ от атомной энергетики» из предыдущего примера разделена на две. Критерии также несколько различаются. По времени оба примера разделены более чем двадцатью годами.

В данном решении используется обобщение МАИ (AHP) − метод аналитических сетей МАС (ANP). По существу, это способы измерения с помощью суждениями в процессе попарных сравнений, которые выражают доминирование одного элемента над другим в отношении разделяемых ими свойств. Для нематериальных факторов они подходят наиболее всего.

«Многие проблемы принятия решений не могут быть структурированы иерархически, поскольку они связаны с взаимодействием и зависимостью элементов более высокого уровня в иерархии от элементов более низкого уровня[16]». «В то время как МАИ представляет собой структуру с однонаправленными иерархическими отношениями, МАС допускает сложные взаимосвязи между уровнями принятия решений и атрибутами[17]».

Поскольку между элементами разных уровней планируемой иерархии могут существовать зависимости, построение адекватной иерархической структуры не представляется возможным. В иерархических структурах важность критериев влияет на приоритеты альтернатив. В отличных по своей сути от иерархических структурах, важность альтернатив влияет на приоритеты критериев. Учитывая наличие обратных связей, МАС решает задачи принятия решений следующим образом:

·       структурирование проблемы принятия решений в виде аналитической сети;

·       использование системы парных сравнений для измерения веса компонентов структуры;

·       ранжирование альтернатив в решении.

Именно сети, содержащие компоненты или узлы – источники и компоненты или узлы – стоки, а также циклы и петли обратной связи между элементами одного компонента наиболее подходят для представления структуры решений с обратными связями. Началом маршрута влияния служит узел-источник сети, в то время как один или несколько маршрутов завершаются в узле-стоке. Обратные связи в структурах решений порождают циклы. Для вычисления приоритетов в этих условиях необходимы более сложные, но схожие, по сути, алгоритмы.

Графическое представление структур МАС по сравнению с иерархической моделями МАИ содержат обратные связи, которые достаточно ясно воспринимаются. Итоговая матрица (Суперматрица) содержит матрицы парных сравнений.

Для каждой компоненты BOCR с помощью специального интерфейса готовится графическая модель, затем проводятся попарные сравнения и дальнейшие вычисления для ранжирования альтернатив с учётом обратных связей. 

Рассмотрим примеры отображения части связей между критериями и альтернативами для выгод (Benefits) и «рисков (Risks).

Рисунок 26 Фрагмент описания части решения в части "Выгоды (Benefits)"

Рисунок 27 Итоговое ранжирование в части "Выгоды (Benefits)"

Рисунок 28 Фрагмент описания части решения в части "Риски Политические и Технологические (Risks; Political & Technological)"

Рисунок 29 Итоговое ранжирование в части "Риски (Risks)"

После построения модели (Рис. 26, 28), производится оценка, а затем вычисляются итоговые ранги для всех четырёх критериев BOCR.

На завершающем этапе формируется сетевое представление для критериев верхнего уровня, оценка, а затем итоговое ранжирование.

Рисунок 30 сетевое представление для критериев верхнего уровня (BOCR)

Рисунок 31 Итоговое ранжирование BOCR

Окончание здесь